佐治亚理工学院行为成像中心的研究人员开发了两种新技术工具，可以自动测量儿童的相关行为，并有望对理解自闭症等行为障碍产生重大影响。

其中一个工具——一个使用特殊注视跟踪眼镜和面部分析软件来识别儿童何时与眼镜佩戴者进行目光接触的系统——是通过结合两种现有技术开发的一种新的眼睛自动检测能力而创建的接触。另一种是可穿戴系统，它使用加速度计来监测和分类患有行为障碍的儿童的问题行为。

这两种技术已经部署在行为成像中心 (CBI) 正在进行的工作中，以将计算方法应用于自闭症和其他行为障碍的筛查、测量和理解。

有自闭症风险的儿童通常从很小的时候就表现出明显的行为标记。一个这样的标志是不愿意与其他人进行频繁或长时间的目光接触。发现一种自动化的方法来检测这种和其他明显的行为标记将是朝着将自闭症筛查扩展到比目前更大的人群迈出的重要一步。这是一项为期五年、耗资 1000 万美元的“远征”项目的目标之一，该项目于 2010 年秋季由美国国家科学基金会资助，由首席研究员兼 CBI 主任 Jim Rehg 负责，他也是乔治亚理工学院交互计算学院的教授。

眼神接触跟踪系统从一副市售的眼镜开始，该眼镜可以记录佩戴者注视的焦点。研究人员用眼镜上的前置摄像头拍摄了一个孩子的视频，该视频由一名与孩子互动的成年人佩戴。然后使用第二家制造商提供的面部识别软件处理视频。将眼镜检测佩戴者注视的硬连线能力与面部识别软件检测儿童注视方向的能力相结合，结果是一个系统能够在与 22 个月大的 80百分比准确度。这项研究是在佐治亚理工学院的儿童研究实验室 (CSL) 进行的，这是一个配备摄像头、麦克风和其他传感器的儿童友好型实验设施。

Rehg 说：“在实验室环境中，眼睛注视一直是一件很难测量的事情，而且通常是非常耗费人力的，需要花费数小时的时间查看视频帧以确定眼神接触的时刻。” “我们的方法令人兴奋的是，它可以自动产生这些测量值，并且可以在未来用于测量实验室环境之外的眼神接触。我们称这些结果为初步结果，因为它们是从单个受试者获得的，但所有人的眼睛工作方式几乎相同，因此我们相信成功的结果将在未来的受试者中复制。”

另一个新系统是与亚特兰大的马库斯自闭症中心和英国纽卡斯尔大学的 Thomas Ploetz 博士合作开发的，它是一组传感器，通过手腕和脚踝上的带子佩戴，它使用加速度计来检测运动佩戴者。该团队开发的算法分析传感器数据以自动检测问题行为的发作，并将其分类为攻击性、自伤性或破坏性（例如，投掷物体）。

研究人员首先通过将传感器安装在四名马库斯诊所工作人员身上来开发算法，这些工作人员一起执行了大约 1200 种不同的行为实例，系统以 95% 的准确率检测“问题”行为，并以 80% 的准确率对所有行为进行分类。然后，他们将传感器用于诊断为自闭症谱系的儿童，系统以 81% 的准确率检测到孩子的问题行为发作，并以 70% 的准确率对其进行分类。

“这些结果非常有希望引领更准确和可靠地测量问题行为，这对于确定针对这些行为的治疗是否有效非常重要，”CSL 主任、交互计算学院的研究科学家 Agata Rozga 说。探险奖的共同研究员。 “我们使用这种可穿戴传感系统的最终目标是能够收集儿童在诊所之外的行为数据，这些数据是儿童大部分时间呆在家里或学校的环境中。通过这种方式，父母、老师和其他照顾孩子的人可以潜在地提醒问题行为发生的时间和情况，以便他们能够立即解决这些问题。”

“这些工具表明，计算方法和技术对许多儿童及其父母和照顾者的生活具有巨大的前景和潜在影响，”交互计算学院的 Regents 教授、技术和技术领域的杰出研究员 Gregory Abowd 说。自闭症。 “我们正在开发的这些技术，以及其他地方开发和探索的其他技术，旨在为全国数百万儿童提供更有效的早期儿童筛查，并加强对那些已经被诊断出患有自闭症的儿童的护理。”

资料来源：

佐治亚理工学院